一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

qml  Loader异步导致ComBoBox数据乱序 当使用Loader动态加载qml文件时, 如果将Loader设置为异步,那么动态加载的组件内的ComBoBox数据将呈现乱序状态, 代码请见下文: 图1  动态加载qml文件 图2  测试用qml文件(带ComboBox) 现象: 图3 首尾交替 从上面的现象可以看出, ComboBox的数据按照首尾交替的方式进行呈现: 当我将图1的异步去掉时,如下图: 图4 去掉异步 下图5是去掉异步的情况(不再出现首尾交替现象): 图5 正常显示

今天做项目中遇到了一个比较低级的错误,如果没注意将会变的更麻烦... 其实吧,也不难,要求就是将list中的值转为map后,再顺序输出map中的值,list的顺序怎样,加入到map的顺序也应怎样,不能乱序! 一开始做之前没注意那么多,习惯性使用 Map<String,Object> jsonMap = new HashMap<>(); 这样做之后的结果可想而知,虽然说查询数据快,但数据肯定是乱序的,毕竟它是根据hashcode码来排序, 之后使用TreeMap,但依然没有得到想要的

毕业后稀里糊涂的闭门造车了两年,自己的独立博客也写了两年,各种乱七八糟,最近准备把自己博客废了,现在来看了下这两年写的对我来说略微有点意义的文章只此一篇,转载过来以作留念. 写的很肤浅且凌乱,请见谅. 我的服务器主要完成一个内网音视频实时转发功能,以及其他一些业务.设计大概如下: 服务器上分为接收线程,业务处理线程,发送线程.接收线程socket绑定到完成端口.业务处理线程是采用多线程的模拟完成端口,发送线程也是多线程采用模拟完成端口.这样做的目的是想业务处理线程阻塞并不影响发送和接收. 客户端

Grafana Mimir:支持乱序的指标采集 译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion 很早之前在使用thanos和多实例的Prometheus时经常会在thanos日志中看到时序数据乱序的问题.当时唯一的办法就是从对象存储中手动删除这部分数据,非常不方便.Grafana Mimir中对乱序数据的支持是一个很大的改进. 传统的Prometheus TSDB仅支持接收1小时内的有序采样,然后丢弃其他样本.

在使用基于TCP实现的各种组件的时候,我们经常会处理数据包.这数据包说来奇怪,从来不会丢失,也不会乱序,只会产生粘包.底层的机制是如何实现的呢?进来我们就来用简洁易懂的文字描述清楚. 在TCP数据包设计思想中,有两个比较重要的概念: Sequence Number: 顺序号,意即数据包的序号,主要用来解决数据包乱序问题. Acknowledgement Number:确认号,意即数据包用来进行双端消息确认的号码,主要用来解决网络传输过程中,数据丢包的问题. Sequence Number的工作原

tf.train.batch的偶尔乱序问题 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.train.batch的偶尔乱序问题 我们在通过tf.Reader读取文件后,都需要用batch函数将读取的数据根据预先设定的batch_size打包为一个个独立的batch方便我们进行学习. 常用的batch函数有tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数.前者是将数据从前往后读取并顺序打包,后者则要进行乱序处理----即将读取的数据进行乱序后在组成批次

摘要:收到个读者的问题,他在面试的时候,被搞懵了,因为面试官问了他这么一个网络问题. 本文分享自华为云社区<TCP 四次挥手收到乱序的 FIN 包会如何处理?>,作者:小林coding . 收到个读者的问题,他在面试的时候,被搞懵了,因为面试官问了他这么一个网络问题: 不过这道网络题可能是提问的读者表述有问题,因为如果 FIN 报文比数据包先抵达客户端,此时 FIN 报文其实是一个乱序的报文,此时客户端的 TCP 连接并不会从 FIN_WAIT_2 状态转换到 TIME_WAIT 状态. 因此

一.背景说明: 在上篇文章实现了TopN计算,但是碰到迟到数据则会无法在当前窗口计算,需要对其中的键控状态优化 Flink使用二次聚合实现TopN计算 本次需求是对数据进行统计,要求每隔5秒,输出最近10分钟内访问量最多的前N个URL,数据流预览如下(每次一条从端口传入): 208.115.111.72 - - 17/05/2015:10:25:49 +0000 GET /?N=A&page=21 //15:50-25:50窗口数据 208.115.111.72 - - 17/05/2015:1

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建

小结: 1. 很多时候,编译器和 CPU 引起内存乱序访问不会带来什么问题,但一些特殊情况下,程序逻辑的正确性依赖于内存访问顺序,这时候内存乱序访问会带来逻辑上的错误, 2. https://github.com/torvalds/linux/blob/master/Documentation/memory-barriers.txt#L111 ============================ ABSTRACT MEMORY ACCESS MODEL ===================

乱序问题 在业务编写 FlinkSQL 时, 非常常见的就是乱序相关问题, 在出现问题时,非常难以排查,且无法稳定复现,这样无论是业务方,还是平台方,都处于一种非常尴尬的地步. 在实时 join 中, 如果是 Regular Join, 则使用的是 Hash Join 方式, 左表和右表根据 Join Key 进行hash,保证具有相同 Join Key 的数据能够 Hash 到同一个并发,进行 join 的计算 . 以下面的例子进行说明, 以下有三张表, 分别是订单表, 订单明细表, 和商品类

http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2009/07/15/1524415.html 1.IP分片的情况.IP软件包有一个［分片］和［重组］模块,一个IP数据报在传输中可以被ip软件包的［分片］模块分片,在目的接收端B的IP软件包 的[重组]模块重新组合.接收端B的IP软件包如果收到乱序的IP报文,是不会把这个包交付到高层TCP协议的,直到收到同一个IP报文的全部分片.所 以,如果发送端的FIN被分片,接收端B在收到完整的此IP数据报之前,TCP模块不

点击上方↑↑↑蓝字[协议分析与还原]关注我们 " 介绍TCP排序方法,分享一个Windows版的TCP排序工具." 在分析协议的过程中,不可避免地需要抓包. 无论抓包条件如何优越,无论Windows下使用wireshark还是Linux下使用tcpdump,无论是在个人机器网卡还是骨干网络的分光分流口,当pcap被保存,当pcap文件被打开,都会碰到报文乱序.重传的情况,有时报文情况会相当的糟糕,并且相当的普遍,这是一种正常的技术现象,只要是抓包就会碰到的现象. 在协议解析系统中,首先

本文简单介绍volatile关键字的使用,进而引出编译期间内存乱序的问题,并介绍了有效防止编译器内存乱序所带来的问题的解决方法,文中简单提了下CPU指令乱序的现象,但并没有深入讨论. 以下是我搭建的博客地址: http://itblogs.ga/blog/20150329150706/    欢迎到这里阅读文章. volatile关键字 volatile关键字用来修饰一个变量,提示编译器这个变量的值随时会改变.通常会在多线程.信号处理.中断处理.读取硬件寄存器等场合使用. 程序在执行时,通常将数

一 Python的概述以及游戏的内容 Python是一种功能强大且易于使用的编程语言,更接近人类语言,以至于人们都说它是“以思考的速度编程”:Python具备现代编程语言所应具备的一切功能:Python是面向对象 编程的语言,可以跟其他语言结合使用:Python在绝大多数操作系统上都可以运行,且是免费开源的.因为上述原因,Python变得十分流行以及成功. 本游戏属于猜字游戏,计算机从一组单词中随机挑一个出来,然后对其进行乱序(也就是让单词的字母随机排列).玩家要猜出原始单词才算赢.由此可以大致

主键乱序插入对Innodb性能的影响 在平时的mysql文档学习中我们经常会看到这么一句话: MySQL tries to leave space so that future inserts do not incur un-necessary page splits (and thus higher IO cost). In an "ideal" world, MySQL tries to keep the index pages at 15/16-th full, but depe

[现象] 代码如下: var list = [{ n: "a", v: 1 }, { n: "b", v: 1 }, { n: "c", v: 1 }, { n: "d", v: 1 }, { n: "e", v: 1 }, { n: "f", v: 1 }, { n: "g", v: 1 }, { n: "h", v: 1 }, { n: &qu

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/45586553 在Android全部系统自带的控件其中,ListView这个控件算是使用方法比較复杂的了,关键是使用方法复杂也就算了,它还常常会出现一些稀奇古怪的问题.让人非常头疼.比方说在ListView中载入图片,假设是同步载入图片倒还好,可是一旦使用异步载入图片那么问题就来了,这个问题我相信非常多Android开发人员都以前遇到过.就是异步载入图片会出现错位乱序的情况.遇到这

一.CPU Loadcpu load是对使用或者等待cpu进程的统计(数量的累加):每一个使用(running)或者等待(runnable)CPU的进程,都会使load值+1;每一个结束的进程,都会使load值-1.大部分Unix操作系统只计算running和runnable的进程.但是Linux系统除了上述两种状态进行,还计算uninterruptible sleep状态的进程(通常是在等待磁盘IO). cpu load average:分别表示1分钟.5分钟和15分钟内的cpu负载均值,使用